Reinforcement Learning Possibilita Maior Retorno que Otimização Estática? Uma Análise para Criptomoedas no Período de 2021 a 2024

Autores

  • Helberte João França Almeida Professor, Dr. Universidade Federal de Santa Catarina
  • Adilson Giovanini Universidade do Estado de Santa Catarina image/svg+xml
  • Vitor Augusto Ferreira Universidade Federal de Santa Catarina image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.31501/1dzygs20

Resumo

O presente trabalho busca utilizar técnicas de Machine Learning, especificamente o Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço), para otimizar a alocação de recursos em um portfólio composto por cinco criptomoedas de grande capitalização: Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Binance Coin (BNB), Ripple (XRP) e Solana (SOL) no período de 2021 a 2024. A aplicação do teste não paramétrico de Kruskal-Wallis revelou a ausência de diferença estatisticamente significante (p-valor > 0,05) entre as abordagens em todos os cenários. Os resultados obtidos sinalizam que o modelo de Reinforcement Learning superou as estratégias tradicionais no Bull Market, com um retorno acumulado de 73,26%. Contudo, o modelo enfrentou dificuldades no Bear Market e no Sideways Market, o qual não conseguiu superar a alocação estática. Portanto, conclui-se que o modelo é eficaz em mercados de alta, mas requer ajustes para melhorar seu desempenho em cenários adversos.

Biografia do Autor

  • Adilson Giovanini, Universidade do Estado de Santa Catarina

    Prof. Dr. Universidade do Estado de Santa Catarina

  • Vitor Augusto Ferreira, Universidade Federal de Santa Catarina

    Graduado, Universidade Federal de Santa Catarina

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Publicado

2026-10-29

Edição

v. 26 n. 1 (2026)

Seção

Artigos

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